Commissione tecnico-scientifica con compiti
consultivi di valutazione, indirizzo e verifica dei
progetti in materia di telerilevamento
Roma, 25 giugno 2007
- Miglioramento delle statistiche congiunturali delle colture
floricole ed orticole
- Sviluppo rurale - Telerilevamento satellitare ed indicatori
agroambientali
Consorzio ITA
Indicatori agroambientali
• Rete di monitoraggio EcoAgrit. Struttura e costi
• Livello 1. Revisione POPOLUS e indicatori e metriche di struttura del paesaggio
derivabili.
• Livello 2. matrici di flusso e indicatori di intensità colturale basati su rilevazioni AGRIT
• Livello 3. Panel ambientale.
• Indagine di Cuneo per acquisizione dati di base
• Indicatori di rischio dei fitofarmaci
• Database geografico e disseminazione dei dati.
• Indicatori del paesaggio da telerilevamento
Rete di monitoraggio EcoAgrit
Rete di monitoraggio di parametri a più livelli, finalizzata alla
produzione di indicatori agroambientali, sfruttando al meglio le
opportunità offerte dal programma di statistiche agricole
congiunturali Agrit (?) del Mipaaf.
• Struttura e organizzazione in livelli,
• Dimensionamento,
• Parametri osservabili,
• Numero di osservazioni e risoluzione temporale di acquisizione,
• Costi previsti secondo diverse opzioni di piani d’acquisizione.
• Possibili indicatori derivabili dai parametri raccolti
Primo livello EcoAgrit
Secondo livello EcoAgrit
Terzo livello EcoAgrit
Dimensionamento terzo livello EcoAgrit
Possibili sub livelli specialistici
• stato delle foreste
• caratterizzazione suoli mediante profilo
• ...
Parametri della rete EcoAgrit
Esempio di scheda parametro
Numero di misure e frequenza di aggiornamento (1)
Il numero di misure e la frequenza di aggiornamento dipendono dalla combinazione di:
• Caratteristiche intrinseche del parametro (variabilità temporale)
• Caratteristiche intrinseche del punto (copertura, morfologia, gestione del terreno, ...)
• Valori critici riscontrati dopo un primo ciclo di osservazioni.
Ipotesi di lavoro
• Parametri a variabilità nulla: osservati una sola volta (tessitura del terreno, ...)
• Altri parametri secondo un ciclo completo di aggiornamento di 8 anni
• 8 anni: punti con possibili variazioni molto lente (CSC, fotografie in ambiente naturale)
• 4 anni: parametri sensibili, ma a lenta variazione (carbonio organico su coltivi, ...)
• 2 anni: parametri sensibili a rapida evoluzione (pratiche agronomiche, uso fertilizzanti)
Numero di misure e frequenza di aggiornamento (2)
Tabella completa a pag. 46 della relazione
Percorso per il calcolo dei costi
• Definizione dei costi unitari di osservazione per ogni parametro ed in assenza di ogni
ottimizzazione.
• Definizione costi di misura dei parametri pedologici per gruppi di misure affini
• Definizione dei costi di trasferimento e di osservazione per gli altri parametri se
effettuati congiuntamente.
• Calcolo dei costi del monitoraggio secondo due diversi scenari
I costi indicati nelle tabelle sono solo quelli diretti di osservazione dei parametri. Questi
non includono :
• Costi consultazione ed elaborazione altre banche dati (AGEA) per individuare agricoltori
• Studio, progettazione, scrittura specifiche, fornitura materiali cartografici
• Direzione e controllo della rilevazione
• Caricamento in banche dati, validazione, sintesi, rappresentazione
• Studio, calcolo e report di ogni possibile indicatore derivabile.
• IVA
Costi unitari non ottimizzati
Costi per gruppi di analisi del terreno
Costi di trasferimento ed osservazioni singole o congiunte
Costi in un ciclo di 8 anni
Primo scenario: Vengono osservati tutti i parametri previsti della rete di monitoraggio ad
esclusione di fitofarmaci nel suolo, respirazione del suolo, caratterizzazione bosco.
• Anno 1:
3.190.000 EUR
• Anno 3:
980.500 EUR
• Anno 5:
1.484.500 EUR
• Anno 7:
980.500 EUR
Prelievo campioni di terreno e trasferimenti
= 38 % del totale
• Ciclo intero 8 anni 6.636.000 EUR
Secondo scenario: Per il suolo si osserva il solo carbonio organico. Non si chiede agli
agricoltori l’uso dei fitofarmaci.
• Anno 1:
1.463.000 EUR
• Anno 3:
681.500 EUR
• Anno 5:
1.053.500 EUR
• Anno 7:
681.500 EUR
Risparmio del 41%, ma scenario molto
meno informativo.
Prelievo campioni di terreno e trasferimenti
= 54,5 % del totale
• Ciclo intero 8 anni 3.878.000 EUR
Possibile migliore ripartizione temporale mediante 2 cicli spostati di un anno.
Proposta di indicatori coerenti con indicatori IRENA
Proposta di indicatori: esempio di scheda
Molti altri indicatori da cataloghi Pais project, OECD, ECNC
POPOLUS e gli indicatori agroambientali
Razionale
• L’evoluzione della copertura/uso del suolo è un fenomeno generalmente lento,
ma molto variabile spazialmente. Pertanto un piano di monitoraggio deve
prevedere una periodicità non inferiore a 5 anni e un elevato dettaglio spaziale.
• La revisione della fotointerpretazione della griglia POPOLUS consente di
raggiungere l’obiettivo di determinazione dei flussi di copertura/uso del suolo.
Metodologia (in estrema sintesi)
• Acquisizione dei tasselli di ortofoto centrati sui punti di campionamento (nodi di
una griglia regolare con passo 500m, 1.206.823 unità)
• Classificazione dei punti e controllo di coerenza con la precedente versione di
POPOLUS
• Rappresentazione dei flussi di copertura/uso mediante matrici di contingenza
• Calcolo degli indicatori
Materiale utilizzato per la fotointerpretazione
Versione precedente: “Popolus 1999”
tasselli estratti da ortofoto del periodo 1997-1999
(dettaglio non disponibile)
Aggiornamento: “Popolus 2004”
tassello 200x200m
tassello 500x500m
intervallo medio di circa cinque anni
tra i due archivi di immagini
POPOLUS – Legenda di classificazione
22 classi di interpretazione
consociazioni ammesse (due classi, pro-rata) limitate ad alcune combinazioni
di classi agricole, forestali e a vegetazione erbacea
Software di
fotointerpretazione
Procedura
[1] Classificazione nuovo tassello
[2] Regole di coerenza classificazioni POPOLUS 1999-2004
richiesta identità tematica, ammessa tolleranza 15% nel pro-rata consociazioni
[3] No coerenza => analisi del vecchio tassello
- correzione interpretazione errata
- effettiva variazione
- problemi di geometria
Risultati interpretazione
dati: numero punti
doppio codice :58730 punti (4,9%)
Variazioni Popolus2004 – Popolus1999
Punti con uso del suolo cambiato: 38125 (3,2%)
dati: ettari
Indicatore di struttura del paesaggio
Metodologia (approccio “TER-UTI”)
• segmenti: celle 3x3 km (36 punti)
• uso suolo con legenda aggregata: artificiale, agricolo, naturale
• matrice normalizzata con frequenze dei “contatti” tra classi
• indici di struttura : ASM (diversità), INT(omogeneità)
• classificazione in 14 tipologie
Indicatore di struttura del paesaggio
dati: numero celle
Indicatore di struttura del paesaggio
esempi di rappresentazione spaziale dei risultati
Localizzazione variazioni:
rosso: + eterogeneo
verde: + omogeneo
Metriche di paesaggio
Metriche di paesaggio
Metriche sensibili a:
• dimensione area di osservazione
• risoluzione spaziale dati di base
• dettaglio tematico della nomenclatura
Metriche di paesaggio
Indice di equiripartizione di Shannon (SHEI)
Percentuale di adiacenze simili (PLADJ)
Indicatori ambientali dalle rilevazioni Agrit
Obiettivo del lavoro è individuare e calcolare
indicatori agroambientali attraverso l’analisi delle
successioni colturali rilevate nell’ambito del
progetto Agrit.
Dati Agrit disponibili
Maschera di visualizzazione dei dati per 4 anni con tasselli relativi
Maschera di visualizzazione dei dati per 4 anni con effettiva variazione
Risultati analisi di congruità
Flussi interannuali in base a matrici di contingenza
Le matrici di contingenza esprimono a livello regionale la media delle
percentuali di variazione di uso del suolo nei quattro anni di dati disponibili.
Derivano da tre matrici di flusso dell’uso del suolo prodotte per gli anni:
• 2002 - 2003
• 2003 - 2004
• 2004 – 2005
Flussi interannuali medi 2002- 2005 Lombardia
A
DA
A11
A12
A13
A14
A15
A17
A18
A24
A25
A31
A32
A33
A35
A36
A39
A41
A42
A43
A44
A45
A46
A47
A59
A60
A70
A75
A81
A84
A87
A89
A90
A96
A97
B10
B20
B30
B41
B42
B43
B46
B47
B48
B49
B50
B51
B59
B61
B69
C
D
E
G11
G
H
L
M
P
A11
4,17
0,70
0,48
A12 A13
45,37 3,70
27,01 6,54
18,26 18,59
11,11 5,56
0,10 6,08 1,95
7,41 3,70
2,07 0,64
10,00 7,04
49,05 6,67
A14
A15
11,57
29,59
33,06
42,22 24,44
0,09 77,58
40,74
14,53
6,67 30,74
4,76
A17
A18
A24 A25 A31 A32 A33 A35 A36 A39 A41
3,70 7,87
0,15 0,67 0,14 1,68 0,14 1,80 5,20 8,90
0,14 0,78
0,48 2,46
2,12 3,71 4,18
5,56
0,05 1,59 0,26 0,07
0,27 1,90 1,30
0,12
33,33 7,41
0,37 75,53
0,32
1,06
28,15
6,67
16,67
4,76
35,39 4,08
0,94 17,95 4,89
34,85 4,24
50,00
33,29 1,52 0,85
42,29 0,43 2,68
29,79
0,43
50,00
50,00
33,33
4,17 22,69
13,07 2,68
33,84
33,33
66,67
33,33 33,33
11,11
11,11
41,67
11,71
20,73
5,56
2,78
0,91
3,22 4,27 2,37
1,31 13,78 4,97
1,05 8,45 11,69
A42 A43 A44 A45 A46 A47 A59 A60 A70
3,70 3,70
1,36
0,11 0,51
1,03 0,26
1,28
0,72 0,02 0,02 0,02 0,11
3,70
0,27
A75 A81 A84 A87 A89 A90 A96 A97 B10 B20
16,20
6,69 0,60 0,39 0,70
0,54 3,99
4,09 2,17 0,37 1,11
6,75 0,54
11,11
3,16 0,91 0,13 0,44
0,10 2,37 0,03
1,46
1,19
0,85
0,85
3,58 0,91
5,72
0,62
0,85
0,44
B43
B46 B47
B48 B49
B50 B51 B59 B61
B69 C
D
E
0,11
0,02
G11 G
H
L M
0,14
0,06
P
0,14
0,37
0,03 0,07
3,70
0,50
0,03
0,10
0,50
1,71 9,87
0,44 3,18
0,87
50,00
3,70 8,33
1,45 5,35 10,17
16,20 7,41
2,78 21,19
11,11
16,67
33,33 8,33
27,78
14,38
2,08 5,56
2,08 2,08
2,57
1,45
4,17
1,33 1,45
2,67
5,56
16,67 16,67
8,33
6,85 4,86
16,67
8,33
14,38
2,78
88,89
50,00
0,15 5,24 1,35
2,11 2,18
11,11
10,86 5,08
B42
0,32 1,51
3,33 10,74
11,43
3,33
0,85
1,30
2,31
B30 B41
17,73 0,15 0,30
13,21 0,68 1,07
23,61
28,38
100,00
3,17
55,14
4,58
7,44 4,14 0,48 28,06 0,22 2,39 1,24 0,22
1,49 1,06
0,35 0,33
8,33
2,01 1,96 0,90
0,48
1,91 1,71 0,26
0,98
0,31
0,15
0,37
4,17
0,65
0,51 0,26
1,59
0,22
4,86 4,86
5,56
50,00
62,30 4,96 0,15 1,20
12,18 54,94
7,44
4,17 16,67 11,11
8,27 15,20
13,19
0,44 2,72 0,14
0,72 3,76
4,17 16,67
11,02
5,14 1,59
1,59
3,44 2,40 0,25 1,46
0,98
0,65 25,91
1,41 39,77 0,26
97,06
0,14
0,66
2,22
0,90
0,25
0,25
0,22
0,75
0,98
100,00
100,00
100,00
100,00
100,00
100,00
4,76
4,76
0,20
0,09 0,39
90,48
0,09 0,09
94,47
4,16
0,51
100,00
16,67
27,09
83,33
4,23
2,38
1,85 13,28
51,16
16,67
8,33
96,30 3,70
75,00
100,00
Indice di intensità colturale
valore attribuito a ciascuna tecnica a seconda
dell’intensità
Valori dell’IC per coltura e Regione
Intensità media totale per il quadriennio 20022004
Indici di intensità colturale Italia
Indici di intensità colturale Abruzzo
Indici di intensità colturale Emilia Romagna
Indice di qualità della successione
Classificazione degli avvicendamenti e delle transizioni 2002-2005
Avvicendamenti praticati per Regione
VEN
VAL
UMB
TRE
TOS
Aree Forestali
Avvicendamento libero
SIC
SAR
PUG
Foraggere permanenti
Frutteti
Monosuccessione
No coltura, edifici, strade, ecc_
PIE
MOL
MAR
LOM
Olivo
Rotazione
Vite
Transizioni tra colture permanenti
LIG
LAZ
FRI
Da colture agrarie ad altro
Da colture permanenti a seminativi
Da seminativi a colture permanenti
EMI
CAM
CAL
BAS
ABR
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Indice di qualità delle successioni Italia
Indice di qualità delle successioni Piemonte
Indice di qualità delle successioni Basilicata
Indagine provincia di Cuneo
Porzione della provincia di Cuneo fra Saluzzo, Cherasco, Mondovì, Cuneo.
Sufficiente variabilità colturale, utilizzo di fitofarmaci, non eccessiva complessità: cereali sia
estivi che invernali, colture industriali, frutteti, pioppeti.
Osservazione diretta
• Classificazione copertura del suolo
• Foto del paesaggio
• Direzione lavorazione terreno
• Gestione interfila
• Presenza irrigazione/drenaggio
• Presenza erosione idrica visibile
• Elementi strutturali interni/ai bordi del campo
Intervista agricoltore
• Colture praticate
• Metodo lavorazione terreno
• Modalità di irrigazione
• Fitofarmaci (p.a., f.c., dose, periodo, metodo
somministrazione)
Analisi terreno
• Prelievo campione terreno
• Analisi completa del terreno (proprietà chimiche,
fisiche, metalli pesanti, respirazione, residui
fitofarmaci
Foto del paesaggio
Dati sui fitofarmaci
Esito indagine
Problemi di acquisizione dei dati
Osservazione diretta:
• In generale è possibile effettuare osservazioni con elevato tasso di ritorno
• Possibili maggiori difficoltà in aree circoscritte
Prelievo campioni terreno
• L’esperienza è positiva. Casi di rifiuto molto limitati (uno solo a Cuneo)
Intervista agricoltori – dati di interesse agroambientale
• Consultazione banche dati geografiche (AGEA) per ricerca conduttori
• Elevato tasso di risposta per quesiti semplici
Intervista agricoltori – dati sui fitofarmaci
• Esperienza positiva a Cuneo, ma
• Necessaria elevata competenza del tecnico
• Necessari sensibilizzazione, adeguato tempo d’intervista, ogni strumento per
ottenere la collaborazione dell’agricoltore (lettera di preavviso, informazione a
organizzazioni e associazioni, forme di fidelizzazione e di ricompensa: analisi
terreno, risultati indagine, ...).
Rischio ambientale dei fitofarmaci
Valutazione del rischio ambientale dei fitofarmaci mediante modelli che integrano dati
sull’uso effettivo dei fitofarmaci con dati territoriali (suolo, presenza corsi e corpi d’acqua in
prossimità del campo trattato. IRENA 20
Acque profonde
• Metamodello di EuroPearl (Tiktak et al., 2006). Stima della concentrazione dei
fitofarmaci nelle acque profonde.
Acque superficiali
• Aquatic Risk Indicators (ARI) Expert Group (OECD 2000, 2002). Calcolo di indici di
rischio acuto e cronico nei confronti di di organismi acquatici: alghe, Dafnia e Pesci.
• REXTOX (Ratio of Exposure to Toxicity)
• ADSCOR (Additive Scoring)
• SYSCOR (SYnergistic Scoring)
Dati utilizzati
Proprietà dei suoli
•
•
•
•
Carbonio organico
Densità apparente, Capacità di campo, punto di appassimento, permeabilità satura
Profondità utile per le radici
Frazioni granulometriche e classificazione USDA della tessitura
Dati meteo-climatici (stazione AM di Cherasco)
• Precipitazioni
• Temperatura del suolo
Uso dei fitofarmaci
• Coltura obiettivo, date, modalità, dosi di somministrazione
Dati territoriali
• Distanza fra campo e corpi d’acqua, larghezza e profondità del corpo d’acqua
• presenza di fasce vegetate di rispetto
Banca dati fitofarmaci utilizzati nell’area di studio
Risultati EuroPearl (tutte le colture, tutti i p.a.)
stima della concentrazione
dei fitofarmaci nell’acqua
sotterranea.
Livelli critici:
• 0,1 μg/l singolo p.a.
• 0,5 μg/l tutti i p.a.
Risultati ARI (REXTOX)
Risultati REXTOX per punto, tutti i taxa, tutti i p.a.
Possibili aggregazioni dei dati per ottenere statistiche territoriali.
Risultati REXTOX di dettaglio
I dati elementari consentono altre valutazioni:
• Contributo al rischio totale di ogni p.a. per singolo taxa o complessivamente
• Taxa verso i quali ogni p.a. è particolarmente tossico, nelle reali condizioni d’impiego.
Indicatori rischio fitofarmaci
• Lo studio condotto è un esempio (non frequente in Italia) di applicazione completa di
metodi di valutazione del rischio dei fitofarmaci sulla base di dati acquisiti nell’ottica di
un sistema integrato di monitoraggio.
• Tra breve saranno disponibili i software definitivi e validati per i due comparti trattati
nello studio (acqua profonda e superficiale) e per il comparto suolo.
• la variabilità degli indici di rischio è molto dipendente dai fitofarmaci adottati (in
particolare per gli indicatori ARI). Pertanto:
• i dati di input devono sempre fornire il dettaglio del singolo p.a. distribuito.
Semplificazioni e generalizzazioni sono possibili per la dose e per il periodo
(desumibili dall’etichetta e dalle colture praticate)
• non sono consigliabili indicatori basati su variabili aggregate, che non
considerano lo specifico p.a.
• si conferma l’importanza dei dati acquisiti dagli agricoltori: tasso di risposta e
qualità delle informazioni fornite.
Agroambiente – Indicatori da telerilevamento
Obiettivo: Verificare le potenzialità dei dati di telerilevamento per la derivazione di
indicatori strutturali del paesaggio agrario, come parte di un sistema di monitoraggio di
indicatori agroambientali.
Selezione e caratterizzazione delle aree di studio
Area 1 Piemonte-Lombardia: Ticino
Agricoltura intensiva: risicoltura, prati permanenti e
seminativi irrigui, pioppicoltura. Importanza
ecologica pioppeti e Parco del Ticino.
Area 2 Toscana: Val d’Orcia – Siena
agricoltura estensiva (cerealicoltura in asciutta,
oliveti, vigneti) e, in misura decrescente, pastorizia.
Presenza di aree boschive ripariali ed in zone acclivi
Area 3 Lazio: Fiumicino - Cerveteri
Agricoltura intensiva con gradiente che va dalle
aree costiere, alla pianura dell’agro romano e alla
collina più interna. aree boschive ridotte a zone
ripariali e residuali nelle aree di collina
Area 4 Calabria: Rende - Cosenza
boschi e castagneti dei rilievi montani. Centri urbani
di Rende e Cosenza. Mosaici agricoltura insediamenti con presenza di aree naturali
Rischi: progressiva banalizzazione e
frammentazione del paesaggio agrario.
riduzione degli elementi lineari,
urbanizzazione ed ulteriore perdita di
naturalità.
Elaborazioni delle immagini
Per la sola aree della Toscana: effettuata anche
classificazione pixel based mediante
classificatore maximum likelihood.
Elaborazioni delle immagini
Estrazione degli elementi
strutturali del paesaggio
Patches
di land
cover
Elementi
lineari
(siepi,
filari, etc.)
Selezione delle specie target
• scelta di specie animali particolarmente adatte nell’indicare il livello di “naturalità” dei
paesaggi agrari considerati.
Esempi di specie target selezionate:
(In entrambi i casi si tratta di specie sensibili alla frammentazione dei loro habitat elettivi)
Starna (Perdix
perdix) : tipica
specie “campestre”,
presente nei
paesaggi rurali e
aperti. Di notevole
interesse venatorio.
Importanti requisiti ecologici
(fenologia nidificante) :
• seminativi non irrigui, seminativi
arborati, zone agricole eterogenee,
brughiere, arboreti
• cespuglieti (rifugi per nidificazione)
Picchio Rosso
Maggiore (Picoides
major) : legata a patches
forestali, anche se
inseriti in paesaggi
agricoli
Importanti requisiti ecologici
(fenologia nidificante):
• boschi di latifoglie, altre aree boscate,
aree agro-forestali e verdi urbane
• Alberature (connettività tra patches
idonei)
Calcolo delle metriche di paesaggio
Confronto metriche fra le aree di studio (PLand)
Area 1
Area 2
Area 3
Area 4
Analisi metriche in una area di studio (Lazio)
Le aree forestali si
concentrano nella
porzione superiore
rispetto alla
diagonale NO - SE
le aree forestali
hanno una
dimensione media
solitamente
superiore a 3 ha
Le singole patches
forestali hanno
forma piuttosto
compatta
I dati quantitativi forniti dalle metriche sono di ausilio all’esperto
per valutare le aree più vocate per la specie target (picchio).
Al di fuori dell’area
più vocata, le
patches delle aree
forestali sono
alquanto
frammentate (non
si approssimano)
Valutazione idoneità per la starna
Definizione delle celle idonee: sono quelle con equilibrio fra
aree aperte (pascoli, seminativi asciutti) ed aree chiuse (boschi,
arbusteti, vegetazione ripariale, ...)
Aree chiuse: Pland > 10% e < 80%
Aree aperte: Pland > 20% e < 90%
PCA metriche.
Le prime due dimensioni spiegano quasi il 70%
della varianza.
Dimensione 1: molto legata alla frammentazione
Dimensione 2: molto legata alla complessità della
forma
Indice di idoneità
Ottenuto come somma di
punteggi separati attribuiti ai
valori di frammentazione
e forma
Anche in questo caso
l’approccio è guidato da
esperto, ma più quantitativo
Elementi lineari e connettività
Sink
Sourc
e
Densità elementi
lineari
Indice idoneità
originale
+
Individuazione degli
elementi lineari della
classe forestale secondo il
modello source, corridoio,
sink.
Valenza solo descrittiva
indice ecotono
ED interfaccia aree
aperte e chiuse
Indice idoneità
modificato
=
Caratterizzazione sintetica del paesaggio
Obiettivo: Verificare l’esistenza di una metrica non target specifica, da assumere come
proprietà fondamentale per la caratterizzazione sintetica del paesaggio.
La prima componente
spiega sempre più del
40% della varianza.
Individua soprattutto
frammentazione e
diversificazione
Area 1
Area 2
ED è la metrica sempre
più correlata con la prima
componente.
ED è di facile calcolo e
comprensione
ED = E / A
E = total edge in landscape
A = Area of landscape
Area 3
Area 4
Indicatori da telerilevamento - conclusioni
• La valutazione della qualità del paesaggio in relazione ai requisiti di specie guida e
basata su classificazione di immagini telerilevate, valutazioni da esperto, metriche di
struttura del paesaggio, loro analisi quantitativa ha permesso di esprimere giudizi chiari
nella individuazione delle aree più vocate o delle aree a maggiore criticità.
• Il tentativo di individuare caratteristiche strutturali del paesaggio per una valutazione
sintetica non orientata a specifici target ha mostrato, mediante analisi quantitativa,
che alcune metriche sono stabilmente più informative rispetto ad altre. Non è possibile
estendere i risultati delle 4 aree test al territorio nazionale, ma è ipotizzabile che alcune
metriche siano utilizzabili per discriminare variazioni rilevanti delle caratteristiche del
paesaggio da caratterizzare ulteriormente.
• L’applicazione di tecniche di segmentazione dinamica a partire da immagini ad altissima
risoluzione ha permesso di identificare gli elementi con funzione ecologia a diverse
scale (patches, elementi lineari di connettività e dispersione)
• La classificazione object oriented ha fornito in generale ottimi risultati e, pur nella
limitatezza dell’esperienza, superiori a quella pixel based.
• Un possibile protocollo operativo potrebbe prevedere il monitoraggio di 20-30 aree
rappresentative dei diversi paesaggi ed ambienti, da monitorare periodicamente
mediante le tecniche proposte. Il monitoraggio potrebbe essere attivato dal riscontro di
dinamiche di variazione rilevate dalla rete EcoAgrit, in particolare, il primo livello
(POPOLUS).